Notice bibliographique
Résumé
Background: Bayesian approaches to police decision support offer an improvement upon more commonly used statistical approaches. Common approaches to case decision support often involve using frequencies from cases similar to the case under consideration to come to an isolated likelihood that a given suspect either a) committed the crime or b) has a given characteristic or set of characteristics. The Bayesian approach, in contrast, offers formally contextualized estimates and utilizes the formal logic desired by investigators. Findings: Bayes’ theorem incorporates the isolated likelihood as one element of a three-part equation, the other parts being 1) what was known generally about the variables in the case prior to the case occurring (the scientific-theoretical priors) and 2) the relevant base rate information that contextualizes the evidence obtained (the event context). These elements are precisely the domain of decision support specialists (investigative advisers), and the Bayesian paradigm is uniquely apt for combining them into contextualized estimates for decision support. Conclusions: By formally combining the relevant knowledge, context, and likelihood, Bayes’ theorem can improve the logic, accuracy, and relevance of decision support statements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,055 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».